(57)【要約】【課題】複雑で微妙な組織の状態を的確に反映した診断情報を出力する超音波診断装置を提供する。【解決手段】処理対象ベクトル設定部４０２は、アトラクタ上でランダムに選んだ基準点の位置ベクトルを対象ベクトルとして設定する。近傍ベクトル検索部４０３は、Ｋ個の近傍点を検索してそれらの位置ベクトルを設定する。Ｔステップ後ベクトル検出部４０４は、基準点およびＫ個の近傍点の各々について、Ｔステップ後（Ｔ時間経過後）の位置ベクトルを検出する。並進ベクトル演算部４０５は、基準点およびＫ個の近傍点の各々について、Ｔステップ後にどれだけ移動したかを示す並進ベクトルを計算する。並進誤差演算部４０６は、基準点の並進ベクトルおよびＫ個の近傍点の並進ベクトルから、並進誤差（ベクトル分散）を算出する。【選択図】図４
2005095327.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象組織の状態を反映したカオス統計量を算出する超音波診断装置において、
前記対象組織を含む空間内に超音波を送受波して受信信号を取得する送受波手段と、
前記受信信号に関するアトラクタを構築するアトラクタ構築手段と、
前記カオス統計量として、前記アトラクタの挙動に関する統計量を算出するカオス統計量算出手段と、
前記統計量の算出結果を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする超音波診断装置。
【請求項２】
対象組織を含む空間内に超音波を送受波して受信信号を取得する送受波手段と、
前記受信信号の中から予め設定された範囲に対応する複数の信号部分を抽出し、抽出した複数の信号部分を繋ぎ合わせて時系列信号を形成する時系列信号形成手段と、
前記時系列信号を相空間に埋め込んでアトラクタを構築するアトラクタ構築手段と、
前記アトラクタ上に設定された複数の代表点の時間経過に伴う変位を示す並進ベクトルを算出し、前記各代表点ごとの並進ベクトルからなる並進ベクトル群に関するベクトル分散から、前記アトラクタの挙動に関する統計量を算出するカオス統計量算出手段と、
前記統計量の算出結果を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする超音波診断装置。
【請求項３】
請求項２に記載の超音波診断装置において、
前記アトラクタ構築手段は、Ｄ次元（Ｄは自然数）までの各次元の相空間ごとにアトラクタを構築し、
前記カオス統計量算出手段は、前記各次元に対応するアトラクタごとに前記統計量を算出する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項４】
請求項３に記載の超音波診断装置において、
前記カオス統計量算出手段は、
前記各次元に対応するアトラクタごとに複数の基準点を設定し、設定した各基準点ごとにその近傍に存在する複数の近傍点を設定する代表点設定部と、
前記複数の基準点および前記複数の近傍点の各点ごとに、時間経過に伴う変位を示す並進ベクトルを算出する並進ベクトル算出部と、
前記各基準点ごとに、当該基準点および当該基準点に対応する複数の近傍点の各点ごとの並進ベクトルからなる並進ベクトル群について、そのベクトル分散値を算出する並進誤差算出部と、
前記各次元に対応するアトラクタごとに、当該アトラクタに対して設定された前記複数の基準点の各々に対応する複数の前記ベクトル分散値から当該アトラクタに対応する前記統計量を算出する統計量算出部と、
を有することを特徴とする超音波診断装置。
【請求項５】
請求項３または４に記載の超音波診断装置において、
前記出力手段は、前記Ｄ次元までの各アトラクタの統計量を表示する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象組織の状態を反映した情報を出力する超音波診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波を用いた生体の内部計測は、臓器の構造や運動をリアルタイムに抽出でき且つ非侵襲的に計測できるので、医療診断の分野において非常に有効な診断手法となっている。近年、心臓のストレインイメージングによって局所心筋の動きを計測する手法も開発され、臨床での有用性が確認されつつある。しかし、臓器の形態や局所変位の情報だけで細かな異常を的確に分析することは困難である。
【０００３】
このような背景から、本出願人は、超音波エコー信号に対してカオス解析を施して特徴量を抽出する技術を提案した（特許文献１参照）。その技術は、心臓などの診断対象を超音波診断装置で診断したときの受信信号に対してカオス解析を行い、その受信信号のカオス的な特徴、例えば、アトラクタや相関次元（フラクタル次元）、リアプノフ指数などが診断対象の状態変化に応じて変化することを利用して、カオス的な特徴を診断のための情報として出力する超音波計測装置に関するものである。
【０００４】
一方、超音波診断装置の技術開発とは別に、カオスの規則性を定量化する研究も盛んに行われている。非特許文献１には、時系列信号からアトラクタを構成し、そのアトラクタに対して時間発展並進誤差解析を行って、時系列信号が有するカオス規則性を定量化する手法が示されている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−１３７２４０号公報
【非特許文献１】リチャード・ウェイランド（Richard Wayland）他，「時系列に関する決定論性の定量化（Recognizing Determinism in a Time Series）」，フィジカル・レビュー・レターズ（PHYSICAL REVIEW LETTERS），１９９３年２月１日，VOLUME 70，NUMBER 5，ｐ．５８０−５８２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載の技術は、それまでにない新たな計測・解析のための装置を提供するものであり、超音波関連装置のさらなる進歩を期待させる画期的なものである。また、非特許文献１に記載のカオス解析手法は、様々な技術分野への応用が望まれていたが、その理論が難解であることなどから、他の技術分野への応用には高度な研究開発を必要とする。
【０００７】
本発明は、このような状況においてなされたものであり、その目的は、複雑で微妙な組織の状態を的確に反映した診断情報を出力する超音波診断装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の好適な態様である超音波診断装置は、対象組織の状態を反映したカオス統計量を算出する超音波診断装置において、前記対象組織を含む空間内に超音波を送受波して受信信号を取得する送受波手段と、前記受信信号に関するアトラクタを構築するアトラクタ構築手段と、前記カオス統計量として、前記アトラクタの挙動に関する統計量を算出するカオス統計量算出手段と、前記統計量の算出結果を出力する出力手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
上記構成において、解析対象となる送受波手段の受信信号には、例えば高周波（ＲＦ）の受信信号がある。この他にもＲＦ受信信号に包絡線検波や直交検波等の信号処理を施して得た信号や、それら検波結果から生成した画像の画素値なども解析対象の受信信号の概念に含まれる。上記構成によれば、アトラクタの挙動に関する統計量が対象組織の微妙な状態変化に応じて変化するため、複雑で微妙な組織の状態を的確に反映した診断情報を出力することができる。
【００１０】
望ましくは、前記カオス統計量算出手段は、時間発展並進誤差解析法に基づいて前記統計量を算出する、ことを特徴とする。また望ましくは、前記カオス統計量算出手段は、前記アトラクタ上に設定された複数の代表点の時間経過に伴う変位を示す並進ベクトルを算出し、前記各代表点ごとの並進ベクトルからなる並進ベクトル群に関するベクトル分散から前記統計量を算出する、ことを特徴とする。
【００１１】
さらに望ましくは、前記カオス統計量算出手段は、前記アトラクタ上の互いに異なる近接軌道群の各軌道ごとに少なくとも一つ設定された複数の代表点について、各代表点ごとに、対応する軌道上における時間経過に伴う変位を示す並進ベクトルを算出する並進ベクトル算出部と、前記各代表点ごとの並進ベクトルからなる並進ベクトル群に関するベクトル分散を算出する並進誤差算出部と、を有することを特徴とする。
【００１２】
さらに望ましくは、前記カオス統計量算出手段は、前記アトラクタを構成する複数のサンプル点の中から基準点を設定し、基準点とは異なる軌道上に存在し且つ互いに異なる軌道上に存在するサンプル点の中から、各軌道ごとに基準点からの距離が最も近い近傍点を設定し、設定した基準点および複数の近傍点を前記複数の代表点とする代表点設定部、をさらに有することを特徴とする。
【００１３】
また上記目的を達成するために、本発明の好適な態様である別の超音波診断装置は、対象組織を含む空間内に超音波を送受波して受信信号を取得する送受波手段と、前記受信信号の中から予め設定された範囲に対応する複数の信号部分を抽出し、抽出した複数の信号部分を繋ぎ合わせて時系列信号を形成する時系列信号形成手段と、前記時系列信号を相空間に埋め込んでアトラクタを構築するアトラクタ構築手段と、前記アトラクタ上に設定された複数の代表点の時間経過に伴う変位を示す並進ベクトルを算出し、前記各代表点ごとの並進ベクトルからなる並進ベクトル群に関するベクトル分散から、前記アトラクタの挙動に関する統計量を算出するカオス統計量算出手段と、前記統計量の算出結果を出力する出力手段と、を有することを特徴とする。
【００１４】
上記構成によれば、目標とする深さ（送受波手段からの距離）に超音波が到達し、そこで反射して戻ってくるまでの時間から、その時間の前後の間だけ受信信号を取り出すことができる。抽出した所望の深さ範囲の信号に対してカオス統計量の演算処理を施すことにより、その範囲の診断部位のカオス統計量を求めることができる。
【００１５】
望ましくは、前記アトラクタ構築手段は、Ｄ次元（Ｄは自然数）までの各次元の相空間ごとにアトラクタを構築し、前記カオス統計量算出手段は、前記各次元に対応するアトラクタごとに前記統計量を算出する、ことを特徴とする。上記構成によれば、各次元ごとに統計量が算出され、より詳細な診断情報を提供することができる。
【００１６】
さらに望ましくは、前記カオス統計量算出手段は、前記各次元に対応するアトラクタごとに複数の基準点を設定し、設定した各基準点ごとにその近傍に存在する複数の近傍点を設定する代表点設定部と、前記複数の基準点および前記複数の近傍点の各点ごとに、時間経過に伴う変位を示す並進ベクトルを算出する並進ベクトル算出部と、前記各基準点ごとに、当該基準点および当該基準点に対応する複数の近傍点の各点ごとの並進ベクトルからなる並進ベクトル群について、そのベクトル分散値を算出する並進誤差算出部と、前記各次元に対応するアトラクタごとに、当該アトラクタに対して設定された前記複数の基準点の各々に対応する複数の前記ベクトル分散値から当該アトラクタに対応する前記統計量を算出する統計量算出部と、を有することを特徴とする。
【００１７】
さらに望ましくは、前記統計量算出部は、前記各次元に対応するアトラクタごとに、当該アトラクタに対応する前記複数のベクトル分散値から特異値を取り除いた残りのベクトル分散値から当該アトラクタに対応する前記統計量を算出する、ことを特徴とする。さらに望ましくは、前記統計量算出部は、前記各次元に対応するアトラクタごとに、前記特異値を取り除いた残りのベクトル分散値の平均値を算出し、その平均値を当該アトラクタに対応する前記統計量とする、ことを特徴とする。上記構成において、特異値とは、例えば、特に大きい値や特に小さい値である。つまり、特異値を取り除くという概念には、複数の値の中から大きな値や小さな値を取り除いて、中間の大きさにある値のみを抽出することなどが含まれる。
【００１８】
さらに望ましくは、前記出力手段は、前記Ｄ次元までの各アトラクタの統計量を表示する、ことを特徴とする。さらに望ましくは、前記出力手段は、前記Ｄ次元までの各アトラクタごとの統計量の最小値を表示する、ことを特徴とする。アトラクタには最適な相空間次元数が存在し、アトラクタはその最適次元において前記ベクトル分散の値が最も小さくなる傾向がある。上記構成によれば、Ｄ次元までの各アトラクタごとの統計量の最小値を表示するため、最適次元に対応した統計量を提供することができる。さらに望ましくは、前記時系列信号形成手段は、前記受信信号の中から予め設定された時間範囲内に対応する複数の信号部分を抽出する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明により、複雑で微妙な組織の状態を的確に反映した診断情報を出力する超音波診断装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の好適な実施形態について図面を利用して説明する。
【００２１】
図１には、本発明に係る超音波診断装置の好適な実施形態が示されており、図１はその全体構成を示すブロック図である。この構成において、プローブ１０は、被検体に対して超音波の送受波を行うものであり、超音波振動子のアレイを含んでいる。送信ビームフォーマ１２は、プローブ１０の各振動子に対してそれぞれ適切な遅延量を与えた駆動パルスを供給することにより、プローブ１０の振動子アレイから発せられる送信超音波を指向性のあるビームとする。プローブ１０の各振動子は、この超音波ビームに対する被検体内部からのエコーを受信し、電気的な受信信号に変換する。各振動子の各受信信号は受信ビームフォーマ１４により整相加算されて、受信ビームに対応する１つの受信信号となる。制御器５０は、超音波診断装置各部を総合的に制御するためのものであり、送信ビームフォーマ１２及び受信ビームフォーマ１４はこの制御器５０からの制御に従って上記の処理を実行する。送信ビームフォーマ１２及び受信ビームフォーマ１４を制御することにより、送信ビーム及び受信ビームを形成するとともに、これらビームを例えば所定の面に沿って２次元的に走査する。
【００２２】
受信ビームフォーマ１４から出力される受信信号は、包絡線検波器１６、直交検波器１８及びＲＦ信号ゲート３０に供給される。包絡線検波器１６は、受信信号に対数圧縮を施した上で包絡線検波を行う。包絡線検波器１６の出力は、受信エコーの強度を表し、ＢモードやＭモード等の表示のための輝度信号として用いられる。Ｂ・Ｍモード信号処理回路２６は、この輝度信号に基づき、Ｂモード断層画像やＭモード画像を生成し、その画像データをＤＳＣ（ディジタルスキャンコンバータ）３４に書き込む。
【００２３】
直交検波器１８は、受信ビームフォーマ１４から入力された受信信号を２つのミキサに加え、プローブ１０の送信周波数と同じ周波数で位相が互いに９０°異なる２つの参照周波数と混合する。直交検波出力は、エコーのドプラシフトの情報を含んでいる。カラードプラ信号演算処理部２８は、この直交検波出力に対してフィルタリングや自己相関演算などの周知のカラードプラ演算処理を行い、その結果をＤＳＣ３４に入力する。
【００２４】
直交検波器１８の出力は、上記カラードプラ演算処理の他、特定サンプル点の血流スペクトルを得るためにスペクトルドプラ処理に供される。このスペクトルドプラ処理では、まず直交検波器１８のＩ，Ｑ出力はそれぞれサンプルゲート２２ａ、２２ｂを通される。サンプルゲート２２ａ、２２ｂには、断層像１フレームのうちの何番目のビームのどの深さ範囲の信号を抽出するかが予め設定されている。サンプルゲート２２ａ、２２ｂは、入力される直交検波出力のうち、この設定された範囲の信号のみを取り出す。各サンプルゲート２２ａ、２２ｂのゲート範囲の設定は、ユーザが操作パネル５２から行うことができ、このゲート範囲は制御器５０に設定され、制御器５０はその設定に応じてゲート信号をサンプルゲート２２ａ、２２ｂに供給し、各サンプルゲートはそのゲート信号に応じて入力信号をゲートする。各サンプルゲート２２ａ、２２ｂで取り出された信号は、それぞれ帯域通過フィルタ２４ａ、２４ｂに通され、これにより血管壁などの低速部分の反射信号の成分が除去される。スペクトルドプラ信号演算処理部３２は、このフィルタ出力に対して高速フーリエ変換を施し、その周波数分析結果である血流パワースペクトルの画像をＤＳＣ３４に書き込む。
【００２５】
ＤＳＣ３４は、書き込まれたＢモード画像、Ｍモード画像、カラードプラ画像及びパワースペクトル画像を、表示部３６の表示走査に同期して読み出し、Ｄ／Ａ変換して表示部３６に供給する。これにより、表示部３６に、Ｂモード断層画像やカラードプラ画像などの診断画像が表示される。
【００２６】
以上説明したＢモード画像、カラードプラ画像等の診断画像形成のための構成は、従来周知の一般的な構成と同様のものを用いることができる。
【００２７】
次に、本実施形態の特徴の一つであるカオス統計量演算のための構成について説明する。本実施形態の装置は、受信ビームフォーマ１４から出力される高周波（ＲＦ）の受信信号、Ｂ・Ｍモード画像形成に用いられる輝度信号、またはスペクトルドプラ処理に用いるドプラ信号に対してカオス統計量演算を行う機能を有している。いずれの信号に対してカオス統計量演算を行うかは、切換器４０で切り換えることができる。どの信号を解析対象とするかは、例えば解析したい対象部位／組織の特性に応じて選べばよい。例えば、心臓の組織性状についてのカオス統計量演算を行いたい場合は、高周波（ＲＦ）の受信信号を選択すればよい。同じ部位でも、用いる信号を切り換えれば、当該部位についての異なった観点からの性状情報が得られる可能性がある。
【００２８】
また、本実施形態では、これら解析対象の信号のうち、所望の部位の信号のみを取り出してカオス統計量演算を行う機構を備えている。ＲＦ信号ゲート３０や輝度信号ゲート２０などがそのための機構である。これらゲート３０及び２０には、スペクトルドプラ処理のためのサンプルゲート２２ａ、２２ｂと同様、断層像１フレームの信号のうち、どのビームのどの深さ範囲の信号を抽出すべきかが予め設定されている。したがって、ＲＦ信号ゲート３０は受信ビームフォーマ１４から出力されたＲＦの受信信号を、輝度信号ゲート２０は包絡線検波器１６から出力された輝度信号を、それぞれゲートし、予め設定された範囲の信号のみを取り出して後段に出力する。ＲＦ信号ゲート３０、輝度信号ゲート２０のゲート範囲は、サンプルゲート２２ａ、２２ｂと同様、操作パネル５２からのユーザ入力に応じて制御器５０に設定され、制御器５０はこの設定に応じてゲート２０又は３０を制御する。
【００２９】
このように、予め設定した範囲の信号のみを抽出して後段のカオス統計量演算処理に渡す機構を設けたことにより、所望部位のカオス的特徴を求めることができる。なお、このようなゲートを設けず、例えば１ビーム分の信号全体、又は１フレーム（画面）分の信号全体に対してカオス統計量演算を施すことでも、その範囲全体についての何らかのカオス的特徴を求めることももちろん可能である。これに加え、本実施形態のようにゲートを設けてカオス統計量演算の対象部位の限定を可能としたことで、その部位のカオス特徴を弁別してより精密に解析できる。
【００３０】
以上、ＲＦ受信信号及び輝度信号について、所望範囲の信号を取り出すゲートを備えた旨を説明したが、もう一つのカオス統計量演算の対象であるドプラ信号については、スペクトルドプラ処理のためのサンプルゲート２２ａ、２２ｂで既に所定の範囲の信号が抽出されているので、新たにゲート手段を設ける必要はない。すなわち、超音波診断装置はスペクトルドプラ処理機能を備えていることが多く、そのような超音波診断装置であれば、スペクトルドプラ処理のためのゲートをカオス統計量演算のためのゲートとして兼用することができる。なお、切換器４０には、サンプルゲート２２ａ、２２ｂの出力そのものではなく、帯域通過フィルタ２４ａ、２４ｂを通過した成分のみが入力される。これは、注目する血流に係る信号成分についてカオス統計量演算を行うためである。なお、帯域通過フィルタ２４ａ、２４ｂの通過帯域を低い帯域に切り換えれば、低速な体組織の動きに関するカオス統計量演算も可能である。
【００３１】
このようにゲート処理により注目範囲のみ取り出されたＲＦ受信信号、輝度信号、ドプラ信号が入力された切換器４０は、それら３種の信号のうちユーザが解析対象に指定した１つを選び、後段のカオス統計量演算機構に渡す。解析対象信号の指定は操作パネル５２から行われ、その指定内容に応じて制御器５０が切換器４０の接続を切り換える。
【００３２】
切換器４０の後段のカオス統計量演算機構は、大きく分けてアトラクタ構築部４２と並進誤差解析ブロック４４から構成される。アトラクタ構築部４２は、入力される信号からアトラクタを構築する。アトラクタは、例えば、ターケンス（Ｔａｋｅｎｓ）の手法を用いて入力信号を相空間へ埋め込むことにより再構成することができる。周知のようにターケンスの手法では、時系列信号ｘ（ｔ）（ｔは時間）から、時間遅れτを用いてｍ個の変数の組｛ｘ（ｔ）、ｘ（ｔ＋τ）、ｘ（ｔ＋２τ）、・・・、ｘ（ｔ＋（ｍ−１）τ）｝を作り、これをｍ次元空間（相空間）にプロットすることによりアトラクタを再構成する。アトラクタ構築部４２は、例えばこのターケンスの手法を用いて、入力される信号時系列をｍ次元相空間に埋め込んでいくことによりアトラクタを構築する。このようにして構築されたアトラクタは、対象信号の相空間での軌道（トラジェクトリ）とも言える。
【００３３】
具体的な信号処理としては、例えば入力される信号の値を順次メモリに蓄えていき、そのメモリから順次時刻ｔを変えてτ間隔のｍ個のデータを並列的に読み出していく処理方法がある。この方法によれば、メモリに蓄えた各時点での信号データからアトラクタを動的に構築できる。この方式は容易にハードウエアとして実装可能である。なお、ドプラ信号は複素信号（Ｉ，Ｑ）なので、これからアトラクタを構成する場合は、例えばＩ，Ｑをそれぞれ独立と考えて２ｍ次元の相空間｛Ｉ（ｔ），Ｉ（ｔ＋τ），・・・，Ｉ（ｔ＋（ｍ−１）τ），Ｑ（ｔ），Ｑ（ｔ＋（ｍ−１）τ）｝に埋め込めばよい。また、Ｉ，Ｑの一方を選んでアトラクタを描かせてもよい。
【００３４】
ターケンスの手法を用いる場合の時間遅れτは、有意なトラジェクトリを得るためには適切に定めなければならない。時間遅れτは、与えられる解析対象信号の周波数帯域などの信号特性に応じて定めることが好適である。例えばＲＦ受信信号に対してカオス統計量演算を行う場合には、送信超音波の周波数が信号波形に大きく影響するので、適切な時間遅れτは送信超音波の周波数帯域に依存して決めることも考えられる。ある周波数帯域に対して適切な時間遅れτは、予め実験等で求めておき、アトラクタ構築部４２に設定しておけばよい。また、操作パネル５２から時間遅れτの微調整ができるようにしておくことも好適である。複数の送信周波数が使用可能な超音波診断装置の場合、各周波数帯域ごとに適切な時間遅れτを登録しておき、送信周波数帯域の選択に連動して時間遅れτが自動的に選択されるようにしておくことも好適である。輝度信号やドプラ信号に対してカオス統計量演算を行う場合は、それら信号の周波数帯域を求め、その周波数帯域に応じて時間遅れτを選択するなどの手法が考えられる。この場合も、ある周波数帯域に対してどの程度の時間遅れが適切かは、実験等で定めてその関係を予めアトラクタ構築部４２に登録しておけばよい。
【００３５】
本実施形態では、ゲート２０、２２ａ、２２ｂ又は３０により、断層画像形成のための多数の走査線のうちの１本の、しかも特定の深さ範囲の信号のみを解析対象として抽出しているので、画像１フレームの間に得られた解析対象の信号（その深さ範囲分の長さしかない）だけでは、解析処理に足る長さのアトラクタが得られない場合も起こりうる。そのような場合は、各フレームごとに抽出された信号を、十分な長さのアトラクタが得られる程度まで複数フレームにわたって連結し、その連結した信号からアトラクタを求めればよい。すなわち、この方法では、図２に示すように、順次同じ方向に送波した各超音波ビーム１１０に対する受信信号（あるいはその検波結果等）から、ゲート１００（上記輝度信号ゲート２０等）により、予め指定された同じ深さ範囲の信号のみを取りだす。そして、アトラクタ構築部４２でそれらを時間順に繋ぎ合わせて１つの時系列信号１２０とみなし、この時系列信号１２０からアトラクタを構築する。
【００３６】
なお、アトラクタの構築手法はターケンスの方法に限られるものではない。入力信号の性質がよければ、入力信号から１次、２次、・・・、（ｍ−１）次の微分を求め、それら各微分値を座標成分として相空間にプロットする方法も可能である。
【００３７】
本実施形態では、後に詳述するように、アトラクタを構築する際の相空間の次元ｍを適切に設定することができる。しかし、適切な相空間の次元ｍは、診断対象や診断装置の特性に応じて変わる可能性があるので、予め実験等を行って決めておいてもよい。例えば、人間の心臓を対象とした実験において、ｍ＝１０程度で相関次元（フラクタル次元）がほぼ収束したとみなしてよいことが確認された場合、その実験に用いた装置では、心臓に対するカオス統計量演算を行う場合、１０次元に固定された相空間でアトラクタを構築してもよい。
【００３８】
構築されたアトラクタは、並進誤差解析ブロック４４において、時間発展並進誤差解析を施されて、そのカオス性に関する統計量が算出される。そこで、この時間発展並進誤差解析について以下に説明する。
【００３９】
図３は、時間発展並進誤差解析を説明するための図である。並進誤差とは、アトラクタ上において、互いに異なる近接軌道群の各軌道ごとに設定された代表点を、各軌道上で時間発展させたときの移動ベクトル（これを並進ベクトルと呼ぶ）の分散として定義される。すなわち並進誤差とは、アトラクタの異なる軌道上に設定された複数の近接点が時間の経過に伴ってどのくらいばらつくかを定量化したものである。図３は、アトラクタ構築部（図１の符号４２）で構築されたアトラクタを模式化したものである。図３（Ａ）に示されるアトラクタ３００は、時系列信号（図２の符号１２０）ｘ（ｔ）（ｔは時間）から、時間遅れτを用いて、３個の変数の組｛ｘ（ｔ），ｘ（ｔ＋τ），ｘ（ｔ＋２τ）｝を作り、これを３次元空間（相空間）にプロットして構成されたものである。また、図３（Ｂ）には、図３（Ａ）における破線領域３０１の拡大図が示されている。
【００４０】
図３において、各軌道上の並進ベクトルは、基準点３０３ａおよびその近傍点３０３ｂ，３０３ｃがそれぞれＴ時間経過した場合にどれだけ移動したのかを示すベクトルである。つまり、基準点３０３ａがＴ時間経過後に経過点３０４ａに到達した場合の並進ベクトルが並進ベクトル３０５ａであり、近傍点３０３ｂがＴ時間経過後に経過点３０４ｂに到達した場合の並進ベクトルが並進ベクトル３０５ｂであり、近傍点３０３ｃがＴ時間経過後に経過点３０４ｃに到達した場合の並進ベクトルが並進ベクトル３０５ｃである。なお、基準点３０３ａはアトラクタ上にランダムに設定される。近傍点３０３ｂ，３０３ｃは、基準点３０３ａに最も近い位置に存在するサンプル点（プロットされた点）から抽出されるものであり、基準点３０３ａとは異なる軌道上に設定され、また、近傍点同士もそれぞれ異なる軌道上に設定される。
【００４１】
この並進ベクトルの分散を求めることによって系の決定論性を測ることができる。つまり、観測した信号が運動方程式で記述されるような決定論に従っているときは、近接軌道群はまとまって時間発展するため並進ベクトルの分散が小さくなる。一方、確率過程に従ってランダムな運動を行う信号は、近接軌道群が時間とともにばらばらな方向に発展していくため、並進ベクトルの分散が大きくなる。このように、並進ベクトルの分散は決定論性の尺度となる。
【００４２】
並進ベクトルの分散は次のように計算される。アトラクタ上の各代表点（図３の基準点および近傍点に対応）をベクトルx( ti ) ( i = 0,1,(((,N ) で表すと，このベクトルはT時間後にx( ti + T ) に移る。したがって、各点の並進ベクトルv( ti ) は次式で定義できる。
【数１】
2005095327.tif 000003
図３の例では、基準点３０３ａおよびその近傍点３０３ｂ，３０３ｃについての原点Ｏに対する位置ベクトルがそれぞれx( t0 )，x( t1 )，x( t2 )に対応し、Ｔ時間経過後のそれぞれの経過点についての原点Ｏに対する位置ベクトルがx( t0 + T )，x( t1 + T )，x( t2 + T )に対応する。そして、並進ベクトル３０５ａ，３０５ｂ，３０５ｃがそれぞれv( t0 )，v( t1 )，v( t2 )に対応する。基準点x( t0 ) とその近傍に位置するＫ個の近傍点の合計K + 1個の代表点に対応する並進ベクトルの平均は次式で定義される。
【数２】
2005095327.tif 000004
そして、並進ベクトルの分散を並進誤差Etransと表すと、Etransは次式のように定義される。
【数３】
2005095327.tif 000005
ここでのノルム（|| ||）はユークリッド距離で測る。このようにして並進ベクトルの分散として並進誤差Etransが計算される。
【００４３】
図４は、並進誤差解析ブロック（図１の符号４４）の内部構成を示す図である。アトラクタデータ入力部４０１には、アトラクタ構築部（図１の符号４２）で構築されたアトラクタのデータが入力される。パラメータ設定部４０７は、並進誤差解析ブロック内で利用される各種パラメータとして、近傍点数Ｋ、ステップ数Ｔ、対象ベクトル数Ｍ、繰り返し計算数Ｑ、埋め込み次元Ｄを設定する。各パラメータの設定値は、操作パネル（図１の符号５２）を経由してユーザが設定してもよく、あるいは、予め設定されたデフォルト値でもよい。
【００４４】
近傍点数Ｋは近傍点（図３の符号３０３ｂ，３０３ｃ）の数を示し、ステップ数Ｔは並進ベクトルを設定する際の経過時間（数１におけるＴ）を示している。対象ベクトル数Ｍは１つの計算セットにおける対象ベクトル数、つまり、基準点（図３の符号３０３ａ）の個数に対応し、繰り返し計算数Ｑは計算セット数を示している。対象ベクトル数および計算セットについては、後に図５を利用して具体的に説明する。埋め込み次元Ｄはアトラクタを構築する際の相空間の次元数である。
【００４５】
処理対象ベクトル設定部４０２は、アトラクタ上でランダムに選んだ基準点（図３の符号３０３ａ）の位置ベクトルを対象ベクトルとして設定する。近傍ベクトル検索部４０３は、パラメータ設定部４０７で設定された近傍点数Ｋに基づいて、Ｋ個の近傍点を検索してそれらの位置ベクトルを設定する。Ｋ個の近傍点は、アトラクタ上において、基準点に最も近い位置に存在するサンプル点（プロットされた点）から抽出されるものであり、基準点とは異なる軌道上に設定され、また、複数の近傍点同士もそれぞれ異なる軌道上に設定される（図３では、２個の近傍点３０３ｂ，３０３ｃの例を示した）。Ｔステップ後ベクトル検出部４０４は、パラメータ設定部４０７で設定されたステップ数Ｔに基づいて、基準点およびＫ個の近傍点の各々について、Ｔステップ後（Ｔ時間経過後）の位置ベクトルを検出する。
【００４６】
並進ベクトル演算部４０５は、基準点およびＫ個の近傍点の各々について、Ｔステップ後にどれだけ移動したかを示す並進ベクトルを計算する。つまり、Ｔステップ後ベクトル検出部４０４で検出された基準点の位置ベクトルと、処理対象ベクトル設定部４０２で設定された基準点の位置ベクトルとの差から、基準点に関する並進ベクトル（図３の符号３０５ａ）を算出する。また、Ｔステップ後ベクトル検出部４０４で検出された各近傍点の位置ベクトルと、近傍ベクトル検出部４０３で設定された各近傍点の位置ベクトルとの差から、各近傍点に関する並進ベクトル（図３の符号３０５ｂ，３０５ｃ）を算出する。
【００４７】
並進誤差演算部４０６は、基準点の並進ベクトルおよびＫ個の近傍点の並進ベクトルから、前述の数２および数３に基づいて並進誤差を算出する。並進誤差は、Ｍ個（基準点数Ｍに基づく）の基準点の各々について算出される。そして、Ｍ個の基準点に対応する並進誤差の算出を１つの計算セットとして、Ｑ個（繰り返し計算数Ｑに基づく）の計算セットが実行される。さらに、相空間の１次元からＤ次元（埋め込み次元Ｄに基づく）の各次元ごとにＱ個の計算セットが実行される。
【００４８】
中央値抽出部４０８は、各計算セットごとに、Ｍ個の基準点に対応するＭ個の並進誤差のうちの中央値を抽出する。つまり、Ｍ個の並進誤差をその大きさの順に並べた際に、大きい方からＮ番目（Ｍが偶数の場合Ｎ＝Ｍ／２、Ｍが奇数の場合Ｎ＝（Ｍ＋１）／２）の値を抽出する。平均値演算部４０９は、相空間の１次元からＤ次元の各次元ごとに、Ｑ個の計算セットの各々で抽出される中央値の平均値を演算する。最小値抽出部４１０は、相空間の１次元からＤ次元の各次元ごとに算出された平均値の中から最小値を抽出する。並進誤差結果出力部４１１は、最小値抽出部４１０で抽出された並進誤差の最小値を並進誤差結果として表示部（図１の符号３６）へ出力する。また、並進誤差結果出力部４１１は、平均値演算部４０９で算出される各次元ごとの平均値を並進誤差結果として出力してもよい。
【００４９】
図５は、並進誤差解析ブロックにおける処理手順を示すフローチャートである。以下、図４に示した部分には図４の符号を付して説明する。まず、パラメータ設定部４０７は、並進誤差解析ブロック内で利用される各種パラメータとして、近傍点数Ｋ、ステップ数Ｔ、対象ベクトル数Ｍ、繰り返し計算数Ｑ、埋め込み次元Ｄを設定する（Ｓ５０１）。次に、処理対象ベクトル設定部４０２は、アトラクタ上でランダムに選んだＭ個の基準点の各々に対応する位置ベクトルを対象ベクトルとして設定する（Ｓ５０２）。次に、並進誤差演算部４０６は、処理対象ベクトル設定部４０２で設定された各処理対象ベクトルに対応する並進誤差を算出する（Ｓ５０３）。なお、並進誤差の算出に先立って、近傍ベクトル検索部４０３、Ｔステップ後ベクトル検出部４０４および並進ベクトル演算部４０５において、図４を利用して説明した処理が実行される。
【００５０】
そして、Ｍ個の対象ベクトルの全てについての並進誤差計算が終了したか否かが確認される（Ｓ５０４）。並進誤差計算が終了していない場合には、次の対象ベクトルが選択され（Ｓ５０５）、新たに選択された対象ベクトルについての並進誤差の算出が実行される（Ｓ５０３）。また、Ｍ個の対象ベクトルの全てについての並進誤差計算が終了した場合、中央値抽出部４０８は、Ｍ個の並進誤差のうちの中央値を抽出し（Ｓ５０６）、１つの計算セットが終了する。
【００５１】
そして、Ｑ個の計算セットが終了したか否かが確認され（Ｓ５０７）、Ｑ個の計算セットの全てが終了していない場合には、Ｓ５０２に戻り、次の計算セットが実行される。なお、次の計算セットでは先の計算セットで利用した基準点とは異なる基準点を選択することが望ましい。Ｑ個の計算セットの全てが終了場合、平均値演算部４０９は、Ｑ個の計算セットの各々で抽出される中央値の平均値を演算し（Ｓ５０８）、１つの次元についての計算が終了する。
【００５２】
そして、１次元からＤ次元までの計算が終了したか否かが確認され（Ｓ５０９）、Ｄ次元までの計算が終了していない場合には、次元数を一つ大きくして（Ｓ５１０）、Ｓ５０２に戻り、次の次元の計算が実行される。Ｄ次元までの計算が終了した場合、最小値抽出部４１０は、１次元からＤ次元の各次元ごとに算出された平均値の中から最小値を抽出し、抽出された最小値が並進誤差結果出力部４１１から出力される（Ｓ５１１）。アトラクタには最適な相空間次元数が存在し、アトラクタはその最適次元においてベクトル分散の値が最も小さくなる傾向がある。したがって、Ｄ次元までの各アトラクタごとの並進誤差の最小値を抽出することによって、最適次元に対応した並進誤差を提供することができる。
【００５３】
図６は、表示部（図１の符号３６）に表示される並進誤差結果の表示例を示す図であり、左室心筋部位に関する診断結果の表示例が示されている。図６（Ａ）には、横軸を相空間の次元数、縦軸を並進誤差値とするグラフが示されており、健常例（７例）と拡張型心筋症例（８例）についての並進誤差値の結果がプロットされている。また、図６（Ｂ）には、縦軸を並進誤差値とするグラフが示されており、図６（Ａ）に示される健常例（７例）と拡張型心筋症例（８例）について、各例ごとに、１から１０次元までの並進誤差値のうちの最小値のみがプロットされている。なお、図６（Ｂ）には、健常例７例の中央値および拡張型心筋症例８例の中央値をそれぞれ示す中央値ラインが示されている。図６（Ａ）に示すグラフから、健常例と拡張型心筋症例とを比較すると、健常例の並進誤差値は各次元ともに比較的大きな値を示し、拡張型心筋症例の並進誤差値は比較的小さな値を示す傾向が読み取られる。図６（Ｂ）に示すグラフも同様に、健常例の方が全体的に大きな値を示している。このように、並進誤差値は心機能を評価する１つの評価値として有益な診断情報となることが期待される。
【００５４】
本実施形態では、図２を利用して説明したように、順次同じ方向に送波した各超音波ビームに対する受信信号（あるいはその検波結果等）から、予め指定された同じ深さ範囲の信号のみを取り出し、それらを時間順に繋ぎ合わせて１つの時系列信号とみなし、この時系列信号からアトラクタを構築している。この際、以下に説明する手法により関心領域を設定すると、並進誤差の時相変動を定量化することができる。
【００５５】
図７は、Ｍモードエコー画像を利用した関心領域の設定を説明するための図であり、心臓を対象組織とした際の心筋のＭモードエコー画像７００が示されている。Ｍモードエコー画像は、予め設定された１つの走査方向において、繰り返し超音波の送受波を行った結果得られる受信信号（ＲＦエコー信号７０１）を、時間軸方向（横軸方向）に次々に並べて形成される画像である。このＭモードエコー画像７００から心筋部分の各ラインごとにＲＦエコー信号７０１を抽出するための関心領域（ＲＯＩ）を次の二通りの手法で設定する。
【００５６】
第１例として、ＲＯＩ（１）７０２のように、時間方向に所定の大きさで、且つ、所定のライン分ずらして、ＲＯＩを移動させる手法が挙げられる。そして、ＲＯＩ（１）７０２の各位置ごとに、図５を利用して説明した並進誤差解析ブロックによる並進誤差演算処理が実行される。このようにＲＯＩを時間方向に移動設定することで、心周期変動に対する心筋の並進誤差を連続的に算出することができる。すなわち、心臓はその拡張収縮運動に伴って、拡張末期７０４および収縮末期７０５の各状態を繰り返すが、これらを含む心周期変動に対する心筋の並進誤差を連続的に算出することができる。
【００５７】
第２例として、ＲＯＩ（２）７０３のように、心周期内のある時刻（例えば収縮末期点）から時間方向に所定の大きさのＲＯＩを設定し、順次、時間方向にＲＯＩを広げて設定していく手法が挙げられる。このようにＲＯＩを設定することで、心筋の並進誤差が計測時間の変動に対して、どのように変化していくか、つまり、決定論性の程度がどのように変化していくかを算出することができる。
【００５８】
第１例および第２例に示した手法で求めた並進誤差結果は、例えば、グラフ表示させたり、あるいは、Ｍモードエコー画像７００上に重畳して表示させる。
【００５９】
以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、上述した実施形態は、あらゆる点で単なる例示にすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明に係る超音波診断装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】時系列信号の生成を説明するための図である。
【図３】時間発展並進誤差解析を説明するための図である。
【図４】並進誤差解析ブロックの内部構成を示す図である。
【図５】並進誤差解析ブロックにおける処理手順を示すフローチャートである。
【図６】並進誤差結果の表示例を示す図である。
【図７】Ｍモードエコー画像を利用した関心領域の設定を説明するための図である。
【符号の説明】
【００６１】
４２  アトラクタ構築部、４４  並進誤差解析ブロック、４０５  並進ベクトル演算部、４０６  並進誤差演算部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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